OpenClaw登顶GitHub，国产大厂为何“卖铲子”而非“养龙虾”？

2026年3月，一个红色的卡通“龙虾”形象席卷全球科技圈。

开源AI智能体项目OpenClaw上线四个多月，便以超过24.8万的GitHub星标数正式登顶星标榜，超越Linux成为GitHub平台上最受欢迎的开源项目 。这款能让AI从“只会聊天”进化为“真正动手干活”的工具，被开发者们戏称为“养龙虾”——部署一个属于自己的AI数字员工 。

面对这个超级流量入口，国产大厂的反应速度和打法选择，却呈现出一种奇特的“集体理性”。

腾讯在深圳总部楼下摆摊免费安装，近千名开发者与AI爱好者排起长队，在工程师协助下完成云端部署 ；小米推出国内首个手机版“龙虾”Xiaomi miclaw，雷军亲自下场点评“手机龙虾” ；百度智能云率先上线OpenClaw一键部署服务，通过轻量应用服务器让用户快速搭建 ；字节火山引擎、京东云等也相继宣布提供部署方案 。

但仔细观察会发现一个有趣的现象：几乎所有大厂都选择了“卖铲子”——做云端部署、做安全加固、做生态适配，却没有一家去做自己的“龙虾”。

直到阿里云通义实验室在2月底开源CoPaw，这一局面才被打破。

OpenClaw的爆火，最先喂饱的是一批“卖铲人”。

所谓的“铲子”，指的是围绕OpenClaw生态提供的基础设施服务。由于OpenClaw底层需要接入大模型API，而它又是一个典型的Token“销金窟”——问答式Chatbot对话一轮消耗不过几百Token，但OpenClaw要在后台持续跑流程：搜资料、生成文档、写代码、调试优化，每一步都在烧Token。

这直接带动了智谱、Kimi、MiniMax等模型厂商的营收暴涨。数据显示，MiniMax在2026年2月的年度经常性收入已突破1.5亿美元，Kimi K2.5发布不到20天的累计收入超过2025年全年总收入。

而对于BAT等云厂商来说，“卖铲子”的生意同样诱人。OpenClaw本地部署环境配置复杂，普通用户难以自行完成。于是，腾讯云、阿里云、百度智能云纷纷上线一键部署服务，通过“服务器+算力+API调用”的基础订阅收费锁定刚需。2核2G的轻量化服务器活动价99元/年，2核4G版本188元/年起——这门“卖铲子”的生意，已经开始变现 。

腾讯云更是将服务做到了极致。从1月28日首发OpenClaw一键部署模板，到1月29日独家适配企业微信、等八大主流IM，再到2月推出可视化配置面板，腾讯轻量云Lighthouse保持每天一个版本的迭代速度。目前，“云上养虾人”规模已突破10万 。

面对如此火爆的市场，一个问题自然浮现：为什么BAT们不自己下场做一套全新的类OpenClaw智能体生态？

答案或许很务实：风险与投入的不确定性。

一方面，OpenClaw在普通用户层面的热潮，市场普遍认为存在跟风倾向。一旦新奇感过去，使用OpenClaw所带来的高成本和高风险，可能会直接劝退大量用户 。一位AI行业从业者直言：“它没有你想象中那么聪明，聪明程度完全取决于你使用的大模型，但好的大模型非常贵。”

另一方面，OpenClaw的安全风险正在浮出水面。近期披露的高危漏洞“ClawJacked”，允许攻击者通过诱导用户访问恶意网页远程控制本地AI智能体 。全球共探测到超过23万例OpenClaw公网暴露实例，其中约8.78万例存在数据泄露 。工业和信息化部已发布预警提示，指出OpenClaw部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险 。

在这样的背景下，大厂选择“卖铲子”而非“养龙虾”，是一种务实的商业决策——通过承接OpenClaw的使用需求，卡位Agent时代的“水电煤”，建立用户习惯，构建生态壁垒，同openclaw 龙虾时规避自研一套全新生态的投入风险和市场不确定性 。

正如一位业内人士所言：“这很务实，但不够性感。”

在几乎所有大厂都满足于“卖铲子”时，阿里云通义实验室开源的CoPaw，显得格外“另类”。

CoPaw不是OpenClaw的中文翻版，而是一次从底层架构到用户体验的全面重构。它瞄准的正是OpenClaw在中国市场的“三座大山”：部署门槛高、国产平台零适配、本土化缺失 -6。

第一，部署门槛归零。OpenClaw基于TypeScript/Node.js技术栈，需要安装Node.js≥22.x，部分技能还需额外Python环境，依赖安装复杂。猎豹移动CEO傅盛曾透露自己用了14天才完成搭建 。而CoPaw采用Python+FastAPI架构，用户仅需三条命令即可完成本地安装，或通过魔搭云空间一键云端部署，新手10分钟可启动服务 。

第二，国产平台原生适配。OpenClaw仅适配海外平台——Telegram、Discord、WhatsApp，对国内钉钉、飞书、几乎零适配 。而CoPaw原生打通了这些国产办公平台，用户可以在日常工作的聊天界面里直接指挥AI干活 。

第三，零代码扩展。CoPaw内置了定时任务、文档处理、新闻摘要等20+高频技能，同时支持通过SKILL.md文件自定义新能力，无需修改底层代码 。普通用户可以用自然语言描述需求，CoPaw就能自动生成对应的技能代码 。

更深层的差异在于产品理念。CoPaw内置了ReMe长期记忆系统，能自动记录用户偏好与待办事项，跨会话积累关于用户的知识；同时具备“主动心跳机制”，可通过定时任务主动向指定频道推送内容 。这让AI从一个“你问我答”的工具，进化成“主动协作”的助理。

将阿里CoPaw与其他大厂的“卖铲子”策略放在一起对比，可以看到两种截然不同的哲学：

从对比中可以清晰看到，绝大多数大厂选择的是“务实的卖铲人”角色——抓住OpenClaw热潮带来的算力需求和API调用需求，快速变现，锁定用户。这是一种低风险、快回报的策略。

而阿里选择的是“自研定义者”角色——不做OpenClaw的模仿者，而是基于中国用户的真实痛点，重新定义一款国产AI智能体应该是什么样子。这是一条投入更大、周期更长、风险更高的路，但也是一条可能掌握话语权的路。

两种路径，孰优孰劣？答案或许取决于OpenClaw热潮的走向。

如果OpenClaw的热度只是昙花一现，那么“卖铲子”的大厂们已经赚到了快钱，全身而退毫无压力。如果OpenClaw真的成为下一代人机交互的基础设施，那么“卖铲人”们依然可以持续卖算力、卖服务，继续赚取稳定收益。

但如果国产AI智能体的未来，需要一款真正本土化、低门槛、普适性的工具，那么阿里CoPaw的布局或许会在更长的时间维度上证明其价值。毕竟，“坐等天上持续落下‘龙虾’，很不现实，而创造属于自己的，能引发市场强烈追捧的‘龙虾’，才是最重要的。”

对于数亿中国职场人来说，无论最终谁赢，有一个事实正在变得清晰：我们距离“动口不动手”的数字生活，正越来越近。

【背景信息】

• OpenClaw：海外开发者主导的开源AI智能体项目，支持私有化部署、主动执行任务及插件扩展，GitHub星标已超24.8万 。
• CoPaw：阿里云通义实验室基于AgentScope框架于2026年2月开源的个人AI助手，主打本地/云端双部署、国产平台原生适配、零代码扩展、长期记忆 。
• “卖铲人”厂商：腾讯云、百度智能云、阿里云（OpenClaw部署服务）、字节火山引擎、京东云等均提供OpenClaw一键部署及相关服务 。